将有关电子邮件的问题转换为SQL查询并运行它们

适用人群

此工作流适合以下人群：
- 数据分析师：需要从数据库中提取电子邮件数据进行分析。
- 开发者：希望自动化生成 SQL 查询以获取特定数据。
- 业务分析师：需要通过自然语言查询来快速获取业务相关的电子邮件信息。
- 研究人员：需要从大量电子邮件中提取特定信息以支持研究工作。

解决的问题

此工作流解决了从数据库中提取电子邮件数据的复杂性，用户可以通过自然语言查询生成 SQL 查询，而无需深入了解 SQL 语法。此外，它提供了自动化的文件处理和数据格式化功能，简化了数据提取和分析的过程。

工作流程

手动触发工作流：用户通过点击按钮手动启动工作流。
2. 列出数据库中的所有表：从数据库中提取所有表的名称，以便后续查询。
3. 加载数据库模式：从本地文件中读取数据库模式，以确保生成的查询符合实际数据结构。
4. 处理聊天输入：将用户的自然语言查询与数据库模式结合，为生成 SQL 查询做准备。
5. 生成 SQL 查询：使用 AI 模型根据用户输入生成相应的 SQL 查询。
6. 检查查询有效性：确保生成的查询不为空，并符合 SQL 语法要求。
7. 执行 SQL 查询：将生成的 SQL 查询发送到数据库执行，并获取结果。
8. 格式化查询结果：将查询结果格式化为易于阅读的形式，准备返回给用户。
9. 返回结果：将格式化后的结果发送回用户，完成查询过程。

自定义指南

修改数据库连接：根据需要更新 PostgreSQL 数据库的连接信息。
2. 调整查询逻辑：用户可以根据特定需求修改 AI 生成 SQL 查询的提示，确保其符合业务需求。
3. 自定义字段：可以根据数据库结构调整要查询的字段，以提取特定信息。
4. 添加额外的处理节点：可以在工作流中插入更多的处理节点，以实现更复杂的数据处理或结果展示。